Один из ведущих мировых разработчиков систем искусственного интеллекта для беспилотных транспортных средств компания Cognitive Pilot (дочерняя компания Сбербанка и Cognitive Technologies) и агрохолдинг «Песчанокопская аграрная группа» создали опытный полигон по тестированию и эксплуатации систем управления на основе искусственного интеллекта на различных видах сельхозтехники, сообщает Cognitive Technologies. Помимо комбайнов, планируется использование тракторов, опрыскивающих и других транспортных средств, уточнили в компании. Работа проходит в рамках проекта Cognitive Technologies по созданию первой в мире открытой базы данных изображений (датасетов) для обучения нейронных сетей для беспилотной сельхозтехники «Cognitive Agro Dataset».
«Целью проекта является формирование уникального инструмента, позволяющего разработчикам систем управления беспилотной сельхозтехникой со всего мира эффективно решать задачи обучения нейронных сетей на реальных данных и создавать свои автопилоты, приводит пресс-служба компании слова генерального директора Cognitive Pilot Ольги Усковой. По ее словам, сотрудничество с «Песчанокопской аграрной группой» «позволит воссоздать широкий класс ситуаций, в том числе и крайне редко встречающихся в условиях реальных сельхозработ, в разных погодных условиях при разной освещенности, имеющих высочайшую ценность для подготовки базы данных, и в итоге, обеспечения безопасной работы автономной системы управления сельхозтехникой».
В релизе также приводятся слова главного акционера и члена Совета директоров «Песчанокопской аграрной группы» Владимира Яловенко: «фактически мы говорим о создании первого в России полигона для агробеспилотников».
«Песчанокопская аграрная группа» является одним из крупнейших агрохозяйств Ростовской области с объемом землепользования более 35 тыс. Га, сообщает компания. В его состав входят три предприятия, основным направлением деятельности которых является выращивание зерновых и технических культур. Парк техники агрохолдинга насчитывает более 200 единиц. У компании в арсенале представлены основные бренды от Claas и Case New Holland до Ростсельмаша и Amazone. По данным ИАС Seldon.Basis, Яловенко был учредителем ряда предприятий в Песчанокопском районе, учредителем которых является теперь Елена Яловенко. Это «Песчанокопский комбикормовый завод», ООО «Рассвет», ООО «Песчанокопское ХПП, ООО «Им. Кирова».
«Это один из наиболее продвинутых в плане использования и внедрения инноваций агрохолдингов в стране», комментирует Ольга Ускова.
Для Cognitive Pilot и «Песчанокопской аграрной группой» этот проект некоммерческий.
«Песчанокопская аграрная группа» является одним из наиболее инновационных в России, наиболее готовым к внедрению передовых инноваций, сообщили «Эксперту Юг» в Cognitive Technologies. Руководство компании готово предоставлять свои площади и технику для реализации прорывных проектов в одном из наиболее перспективных направлений современной экономики. Создание открытой базы данных датасетов является важнейшим инструментом в разработке технологий автопилотирования. Позволит проводить эксперименты по созданию собственных систем управления для множества различных бизнес-процессов, например, детекции сорняков. Не исключено, что он создаст основу для создания принципиально новых направлений бизнеса.
Наличие баз датасетов, собранных в реальных условиях, является ключевым инструментом в разработке системы управления любым беспилотным транспортом. «Без репрезентативных обучающих выборок создать систему управления каким-либо беспилотником невозможно», — говорит руководитель департамента разработки беспилотных транспортных средств Юрий Минкин. «Датасеты позволяют организовать процесс обучения нейронных сетей, которые, в свою очередь, обеспечивают качественную работу всей системы управления беспилотником. Кроме того, как показала практика, синтетические датасеты — данные смоделированные или дополненные искусственным путем, являются менее эффективными, чем реальные данные. Поэтому разработчики так высоко ценят датасеты, полученные в реальных условиях», комментирует Минкин.
Если в направлении создания беспилотных автомобилей открытые базы данных датасетов уже существуют (известны базы, подготовленные Waymo, Lyft, университетом Карнеги, Baidu и другими разработчиками) и активно используются, то в сфере сельского хозяйства до настоящего времени в наличии имелись лишь единичные базы датасетов для локальных задач, таких как опрыскивание сорняков. Проект Cognitive Pilot — фактически это первая попытка создания комплексного механизма для отраслевых разработчиков в мире.
«Мы ставим задачу создать самую большую и репрезентативную базу данных для задач умного сельского хозяйства в мире», — говорит Ольга Ускова. Разработчики Cognitive Pilot включают в «Cognitive Agro Dataset» изображения с видеокамер, данные с датчиков одометрии и инерциальных сенсоров, установленных на беспилотной сельхозтехнике, полученные в различных погодных условиях, времени суток, включая ночь, на полях с различной геометрией, учитывающих многообразие с/х-культур. На этих данных размечаются основные объекты полевой сцены: транспортные средства и их рабочие агрегаты, скошенная и нескошенная часть с/х-культур, рядки, валки, люди и другие элементы.
Участники проекта планируют завершить работы и опубликовать свои результаты в начале следующего года. К информации о многообразии зерновых культур, подсолнечника и сои им предстоит добавить в базу данные о новых видах, таких, как бобовые, рапс и других. Также будут добавлены данные, полученные со стереокамер, закончена разметка датасетов. Объем базы при этом предполагается довести до 80 тысяч 10-секундных видеозаписей. Такую продолжительность записей разработчики объясняют спецификой полевой сцены и, просто удобством в работе.
Необходимо отметить, что в среднем, разработчики тратят до 2 млн долларов на сбор и приобретение репрезентативных датасетов для обучения нейронной сети в одной географической локации.
Вся информация, содержащаяся в «Cognitive Agro Dataset» будет предназначена исключительно для некоммерческого использования.
Как пояснили «Эксперт Юг», система автономного управления сельхозтехникой Cognitive Agro Pilot состоит из системы искусственного интеллекта, цветной видеокамеры, дисплея и вычислителя с дополнительными блоками сопряжения с бортовыми системами сельхозтехники.
В мире развитием беспилотных технологий занимаются соответствующие подразделения компаний-производителей: John Deere, Claas, Case New Holland и другие. В основном у зарубежных разработчиков в основе автопилота лежит навигация по сигналу GPS.
Cognitive Agro Pilot использует в основе системы управления компьютерное зрение. Более того, для решения многих технологических задач из всего набора сенсоров система использует только одну видеокамеру.
В России Cognitive Technologies сотрудничаеn с агрохолдингами Русагро, СоюзАгро, а также агрохозяйствами в Томской, Курганской, Белгородской областях и Татарстане.
Также компания сотрудничает с зарубежными компаниями из Бразилии, Китая, США. В этом году этот список пополнится. В России опыт коммерческого использования систем только приобретается. По данным аналитиков компании, внедрение Cognitive Agro Pilot позволит в разы сократить потери зерна.
По оценкам агентства Market Research, объем рынка роботизации в мировом сельском хозяйстве, сейчас превысил миллиард долларов. К 2025 году он достигнет почти $4,5 млрд. По прогнозам Goldman Sachs, применение инновационных технологий smart agriculture может увеличить производительность мирового сельского хозяйства на 70% к 2050 году.
Технологии автопилотирования, а также межмашинного взаимодействия сегодня разрабатывает и крупнейший в стране производителей комбайновой техники «Ростсельмаш». Как пояснили в компании, здесь разрабатывается сразу несколько различных систем на основе искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Например, система автовождения RSM Autodriver на основе ГНСС и RTK сигналов, а также система межмашинного взаимодействия RSM Router. Принцип ее работы заключается в выстраивании эффективного маршрута движения для сразу нескольких машин, участвующих в уборке урожая. Алгоритм движения выстраивается автоматически в режиме «реального времени», исходя из заданных характеристик поля, машин, расстояния до элеватора и многих других параметров.
